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json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
model_args：标志向模型构造函数提供额外参数，比如指定运行模型的数据类型； vllm_path是模型权重路径； max_model_len是最大模型长度，默认设置为4096； gpu_memory_utilization是gpu利用率，如果模型出现oom报错，调小参数； tensor_parallel_size是使用的卡数；
描述 total_count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 services Array of ListServices objects
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 email 否 String
学习”时，只支持识别和标注矩形框。 图1 启动智能标注（图像分类） 图2 启动智能标注（物体检测） 图3 启动智能标注（预标注） 完成参数设置后，单击“提交”，即可启动智能标注。 在标注作业列表中，单击标注作业名称进入“标注作业详情”页。 在“数据集概览页标注作业详情页”，选择“
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
推理工具 |——AscendCloud-OPP #依赖算子包 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 表2 Query参数
ls/{pool_name}/workloads 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 作业所属的资源池。 请求参数 无 响应参数 状态码：200
/v2/{project_id}/metrics/runtime/pools 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 apiVersion
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
执行的时长。 events 否 Array of strings 执行的事件。 labels 否 Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements 否 Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
} ] } ] 当"mmcv-full"安装失败，原因可能是基础镜像中没有安装gcc，无法编译导致安装失败，此时需要用户使用线下wheel包安装。 示例如下： "dependencies": [ { "installer": "pip",
yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"
tasks/{task_id}/versions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用Qwen模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"]
{task_id}/save-image-job 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。
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